abtesting-design

目的

このスキルは OpenClaw のための精密な A/B テスト設計を実現し、仮説の定式化（帰無仮説と対立仮説など）、対照群と処置群のセットアップ、ハッシュベースのランダム化、および均衡の取れた実験を保証する層化を対象としています。

使用する場合

Webサイトレイアウト、アプリ機能、マーケティングキャンペーンのテストなど、機能比較のための実験を設計する際にこのスキルを使用して、統計的厳密性を持つ仮説を検証し、バイアスを最小化します。

主な機能

• 仮説の定式化：帰無仮説（例：「クリック率に差がない」）と対立仮説（例：「バリアントがクリックを 10% 増加させる」）を定義します。
• グループのセットアップ：サンプルサイズやメトリクスなどのパラメータを含む対照群と処置群の設定を構成します。
• ランダム化の実装：ハッシュベースの方法（例：ユーザー ID の SHA-256）を使用して割り当てを行い、選択バイアスを軽減します。
• 層化の適用：ユーザーを層（例：人口統計学的特性別）に分割して、層化サンプリングなどのアルゴリズムを使用してグループのバランスを取ります。

使用パターン

常に仮説とグループを定義することから始めてください。迅速な設計には CLI を、プログラマティック統合には API を使用します。すべ

...